a&s传媒对话墨奇科技CEO邰骋：秒级比对20亿无特征指纹将重焕指纹识别应用潜

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在安防领域，随着人脸识别的规模化应用，以及虹膜、声纹、步态等生物识别技术应用的不断涌现，曾被称为“证据之王”的指纹识别，这种最古老、权威的生物特征识别技术，仿佛被业界遗忘了！而最近一则关于秒级识别20亿指纹的新闻，无疑刷新了业界对AI技术的认知，那就是，指纹识别革新性地采用无特征比对算法，这或许意味着，指纹技术即将重回生物识别权威地位。
. ]  H/ w2 z0 @& b2 N5 ]' U2 `在此背景下，a&s传媒联系到这种全新指纹识别技术的“起源者”-墨奇科技，并邀请到此公司的创始人兼 CEO邰骋博士，给业界分享这种创新的指纹比对技术的突破以及实战应用能力。Q：a&s《安全&自动化》总经理、总编辑 关玉娟
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" j2 f4 p8 B) W% {% g* MA：墨奇科技创始人兼 CEO 邰骋
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8 e1 y, x+ E  O# b4 c$ L) S; @关玉娟：请介绍下贵公司近期在核心技术层面上取得的创新突破点？
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邰骋:指纹-身份识别，实际上是通用图像搜索技术的一个应用，我们主要是通过非结构化数据的处理能力，实现海量高速高精度指纹识别身份。

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单从技术角度来讲，我们提供的指纹-身份识别算法具有很大的技术突破。一方面，它是对无标注非结构化数据的比对，不需要像通常人工智能深度学习算法一样，耗费时间和成本对非结构化数据做大量标注。另一方面，算法的高速度、准确度都比传统指纹识别提高了2-3个数量级，当前我们已经实现20亿指纹秒级识别和比对，而且精度都还非常高。

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; D3 C3 u: h: l& p1 z/ _7 d# b, w具体来讲，我们推出的新一代“指纹-身份识别”AI系统，主要在四个领域有创新突破：首先，在基础数学方面应用方面，系统具有多尺度、多样化表述特征和与之相对应对高精度、高速度的非结构化数据搜索功能。它的意义在于，正好响应了国家在重视基础科学的研究、发展和产业应用落地的号召，这是我们做技术的企业的历史使命感和责任感。
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: s2 _' O8 `; I2 e+ t2 N其次，在AI领域，指纹识别方面解决了海量非结构化数据高精度高速度搜索的问题，突破了现有深度学习技术在细粒度搜索上精度不足的问题。
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再者，在底层算法和自主学习相结合方面，突破了海量高速高精度的图像搜索与识别技术。
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最后，与传统指纹技术相比，墨奇新一代“指纹-身份识别”AI系统具有以下七个方面的创新优势：1.无需专家人工标注；2.不再使用细节特征比对；3.大库测试准确率超过传统算法；4.实现20亿指纹实时比对；5.处理低质量指纹；6. 比对速度比传统算法快两到三个数量级；7. 能够主动学习指纹的特征和专家经验，实现海量高速高精度识别指纹身份。
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关玉娟：根据您的分享可知，贵公司主要技术突破点表现在指纹无特征的比对，能否重点介绍一下无特征比对？和其他公司的指纹识别技术相比，在技术特性上有什么根本区别？


邰骋:从技术层面来看，传统指纹比对技术需要对指纹特征进行人工标注，它整体上都是依赖这种经过标注过的细节特征进行比对。由此带来一些问题，比如识别精度不够，无法对算法速度做大幅度提升，人工标注耗费大量精力和时间。而我们发展的这种算法实际上是从底层描述开始，自动构造了一个多尺度、自适应的表述框架，然后基于这种表述构建更丰富的比对算法，从而大幅提升指纹的区分度，同时对于噪声的忍受能力也大大加强。总结一下，就是我们不再需要大量的标注数据，这是根本的差别。
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+ ~; U/ n# c# {/ \! K7 o而且，这种自适应学习能力的技术路径，更容易迁移到其他图像搜索领域，我们也在努力将这个技术拓展到更一般的非结构化数据（例如图像、视频）搜索领域，这是我们未来的技术规划方向。
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关玉娟：你们这种指纹识别身份技术能力对前端采集设备端是否有一定的性能要求？
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- D  J, j4 f9 t" e9 o. w% m邰骋:公安部对指纹采集数据都有相应的标准，我们的指纹-身份识别AI系统对符合这些标准的采集设备都适用。
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& M! a# P, T" X8 o- S; E/ u另外也支持移动端的采集，使得我们这种指纹能力可以下沉到基层，然后让更多的一线干警使用，因为我们可以对低质量采集指纹进行比对，也就是说我们对这种采集要求是很低的。


( B9 D+ P: c1 k* s% `0 k$ P此外，我们自主研发了非接触式的3D指纹采集设备，我们这个设备是基于光学硬件配置，并结合复杂的三维处理算法，获取高精度的指纹。而且，用户不需要将手指和设备接触，只需伸下手，设备就可采集完整的指纹曲面，避免传统需要按压导致形变或采集不全、模糊、残缺的情况发生，而且，比对的精度高，对噪声的容忍度也较强。也就是说，在可能污染的情况下都可采集质量较好的指纹数据。

6 w$ t" g$ o9 S5 x- a0 e2 I5 |3 \" H关玉娟：通常来说，单纯的指纹识别都不算上活体识别，因此，现在有些公司推出指纹加指静脉来解决指纹活体算法，贵司推出的这种非接触式的3D采集设备是否能够解决活体的问题？
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! X1 _! o+ x2 N% ~" x% _邰骋:实际上是可以的。
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$ I  Z, R4 {  m; N8 o4 D  Q通过一些算法结合硬件光学传感器可以解决活体识别，活体和其他材质物品反映出来的信号特性是不同的，而这种特性能够被我们复杂的三维算法捕捉。另外，因为指纹纹线比较精密，对曲面重建以及精度要求非常高，而我们这种3D采集设备可以对指纹曲面进行精细化重建，识别精度相当高。

" V) `6 M9 ~- H$ y% V# C/ V关玉娟：结合代表性项目案例，分享下贵公司新一代“指纹-身份识别”AI系统在实际应用上的创新价值？以及未来市场拓展方向？


邰骋:应用案例主要集中在公安刑侦领域。通过和公安机构合作，我们建立了全国指纹中心库，应用于刑侦指纹的身份识别，突破了大库衰减，实现了能够在1秒内比对全国20亿指纹并精准识别人员身份。而且在这个过程无需要人工标注，系统能够自动学习指纹的特征和专家经验，直接对海量非结构化指纹数据做比对和身份识别，节省了大量标注成本和时间，同时大大提升了比对和识别的速度和精度。

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2018年，我们已经把指纹-身份识别AI系统正式部署到公安网，为全国公安刑侦提供指纹识别比对服务，实际上当时已经算是一个大规模的应用。公安用户通过我们这个AI系统进行比对指纹，破获刑事案件万余起，包括命案数百起。这些积案都是传统的指纹比对系统未能完成的。
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: K6 C9 H$ \& c实现秒级精准化比对20亿全国指纹库，能够更高效的推动全国性的社会公共服务及商业模式变革：更加便捷安全、保护隐私、预防欺诈。因此，除了公安刑侦领域，这项“指纹-身份识别”技术能够为政府、金融、电信、医疗社保、教育考试、移动支付等需要身份确认的行业提供创新性的便利方式、加速业务流程、保护安全隐私，同时健全信用、预防欺诈，助力社会经济健康有序地运行。这也是我们未来市场拓展的大方向。

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关玉娟：从贵公司的实际项目经验来看，相对于其他领域，公安项目对指纹识别技术有哪些特殊的应用要求？
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# N3 Q3 K& ^, J3 A5 c' q5 q5 i邰骋:刑侦领域对指纹-身份识别的要求是最高的，可以说是指纹比对应用领域的“珠穆朗玛峰”。现场指纹采集面临着形变、残缺、模糊、质量很差等各种情况，而且指纹库数据量较大，这些为指纹比对带来不小的挑战。而相对来讲，公安刑侦对实时比对的速度和精准度最高。


- D4 B, _8 l% F0 G- G在公安刑侦领域，我们的指纹身份识别技术应用已经十分成熟，而且已经进入到全国性规模化应用阶段。有刑侦应用为先，再往其它行业拓展就比较容易。

关玉娟：结合行业实际应用，贵公司推出的AI系统还需要在哪些地方改进，或者可能面对什么样的变革？
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邰骋:面临两个方面的变革：一方面，我们的技术需要适应中国广泛的“移动化应用”需求：屏下指纹支持更便捷、安全的社会经济生活，预防假冒身份和金融欺诈；另一方面，海量高速高精度“指纹-身份识别”系统为公安、政府、金融、教育考试、互联网经济等许多行业提供了前所未有的身份认定手段，未来将朝着实现全国甚至全球范围内的身份校验的方向进行发展，以确保安全无误、构建诚信社会。

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8 H4 @1 Y9 K9 r关玉娟：业界皆知，人脸识别是公安领域一个重要应用需求，另外，今年国家公安部也在制定相关政策来推动声纹、虹膜等生物识别技术，同时，近年来，关于多模态识别的声音也越来越大，您如何来看生物识别技术未来发展趋势？以及未来技术发展方向如何规划？


9 `7 x8 Y2 Z# a4 W* i8 J7 ?6 g# p$ _邰骋: 各类识别技术都有特定的适用场景和局限性：过去，由于落后的指纹技术催生出人脸、声纹、虹膜等新一代识别技术的应用，但应用场景各有局限，针对全国大库高精度的实时速查性能差强人意。例如对于黑人，国内外领先的人脸识别产品能达到21%-35%的错误率。在此背景下，多模态生物识别技术由于安全等级最高，能够应用在更加苛刻的应用场景，无疑是生物识别技术的一个发展趋势。
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6 k* W) \3 ]: f: e在生物识别体系中，指纹是最古老、权威的生物特征识别技术，是构建国家安全、最具法律效力的身份识别手段。在我们看来，指纹身份识别的地位比较特殊。首先，与人脸、声纹从识别准确度上相比，指纹识别的区分度要高很多，而且它现在能够做到20亿指纹秒级实时比对和身份识别。甚至可以说，指纹身份识别是很多场景下唯一可行的一种方式。
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9 s& ^/ k# C, X* h! z  h& ?8 ?未来，我们将先专注于指纹识别技术能力的输出，不断地进行技术迭代升级，然后和其他生物特征识别技术领先的公司进行生态合作，一起为行业应用赋能。

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1 R8 K0 t# v2 ?- `) q$ j关玉娟：贵公司的商业模式是怎样的？如何与软硬件厂商或集成商进行配合来推动AI方案的落地应用及规模化？
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) V" ?6 \6 R1 U% w, U邰骋:主要分为两个部分：1.在公安行业，我们主要是提供Fingerprint-matching as a service（指纹比对即服务），我们建立全国指纹中心，输出指纹-身份识别系统平台，公安机关无需进行重复性建设，也无需做AI系统建设以及雇佣运维人员，而是直接购买我们的服务即可应用于刑侦实战。2.在其他行业，我们的硬件团队帮助各个厂商来做一些硬件对接，在软件层面，我们提供指纹比对的核心能力，通过开放接口与合作伙伴共赢。

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关玉娟：目前业界都在谈AI应用场景碎片化，那么从贵公司实际经验看来，如何看待碎片化？目前有哪些手段可以缓解这种问题？


" j( J- X. [' M# _. @; b0 B; `  ?  H邰骋:需要从两个层面来分析。
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从AI本身发展状态来看，现在还没有通用的AI算法解决所有智能问题。目前，AI算法还是局限于解决某个领域的一类问题，而且这种技术应用情况在短时间内不会有太大变化。也就是说，碎片化的问题在某一个垂直细分领域，它将在很长时期内存在。

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在这种情况下，墨奇将继续聚焦于非结构化数据处理能力，在指纹这个垂直领域把应用做到极致。然后通过和生态伙伴合作，将核心指纹能力向各个行业输出，从而构成相对完整的一个方案和应用，以缓解当前这种碎片化的场景需求。毕竟，AI各方面的机理不是单个公司就能够洞察，需要联合但又不是简单的叠加，而是要倍乘的关系，即AIXAI，才能推动“智能+中国”的快速发展。

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. |4 s* ]7 o# O) W: i" `从另一个层面来看，同一场景下，提供同一个技术能力的公司众多，导致场景应用更加的碎片化，产生这种现象的原因是，各个公司的技术水平同质化严重，使得大大小小的公司共存。而墨奇是要做指纹领域里的第一，然后通过市场竞争将一些末位公司淘汰掉。也就是说，通过市场竞争机制自动减少这个领域的碎片化程度。
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* f8 I4 G0 p  Z# l& q7 l% t; y9 b关玉娟：AI系统的投入使用，效能是一方面，用户同时也非常关注系统的TCO，在贵司的实用案例中，用户对于产品和系统投入和产出比，反馈如何?


8 q/ i% ]) z0 T" i$ L: y邰骋:从用户的角度来看，我们提供的云+集约化服务模式，大大降低部署成本。因为用户即不需要购买很多服务器来支撑AI指纹系统的构建，也不再需要雇佣运维人员进行运营。而且，我们的AI系统可达到几百倍的速度提升及极高的比对高精度。

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0 u6 ~) V+ l0 N: Z$ O: T$ M4 D: }; s因此，我们的AI系统让用户实实在在的感受到实际价值以及成本的节省。可以说，是真正的多快好省。多-20亿，快-秒级，好-精准度最高，省-不再三级建库、买license，而是一个云中心运营全国需求，更安全、统一、高效、集约！
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关玉娟：最后，根据我们这次采访，你最想向业界传达一些什么样的内容？

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0 M8 Q/ i/ S& {; ?邰骋:过去几年，我们专注于非结构化数据处理的研究，实现了全国性的跨代际的指纹大数据技术，它提供了一种更为安全高效的身份认定手段，这种技术在各行各业内都有广泛的应用需求。未来，我们将继续专注于非结构化数据处理技术，把指纹能力做到最好，然后和合作伙伴共同构成身份识别生态，将大库指纹比对服务以及非结构化数据搜索技术拓展到更广泛的领域，共建诚信中国。
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编后语：基于算法上的创新突破，能够直接基于非结构化数据进行识别和比对，实现20亿指纹数量级上达到秒级、高精度身份识别，无疑是指纹识别技术的革命性创新，是协助公安快速精确打击犯罪的高效AI手段。值得期待的是，指纹识别身份仅是图像搜索技术的一个分支，未来，这种算法的创新技术将推广到其他的图像搜索领域以及拓展到更广泛的行业应用。
AI技术这条赛道，不分先来后到，凭的是企业的一腔热血、敢于挑战的勇气以及技术上的持之以恒。墨奇科技是北京大数据研究院于2016年孵化的人工智能公司，虽然还很年轻，但却低调成熟，这几年一直默默地专注于非结构化数据处理能力，并且深耕指纹这个垂直技术领域。最为关键的是，其突破原有AI算法技术路线的桎梏，独辟奇径的创新勇气实在可嘉。

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/ F, h3 R  U9 R" K* N7 M, k来源：http://mp.weixin.qq.com/s?src=11&timestamp=1567584003&ver=1831&signature=Iy1Zm*Jv5H8tzagz3PD*zhLPNTQKldbZebL*7a1*m*UVraye*Dl9xLyd6Aj9HeMcg5TZ0aYlIuKZaIxl8B132vr6TQS3MZA3H*8azygzBePkhMSNhYGlFRQRAgOevcD*&new=1
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